Le cancer du pancréas a un taux de mortalité élevé – environ 95 % – car, lorsqu’il est détecté, il est généralement très avancé, voire métastatique. Le défi consiste donc à accélérer son diagnostic, et c’est là que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique jouent un rôle clé. Algorithmes contre le cancer du pancréas
Bien que ces dernières années, la connaissance de cette tumeur silencieuse, aux « symptômes camouflés » dans ses premiers stades, ait progressé, l’un des principaux objectifs reste d’identifier les populations à haut risque de développer un cancer du pancréas afin de les intégrer dans les programmes de dépistage et de détection précoce, et d’augmenter ainsi la survie des patients. Poursuivre le développement d’algorithmes de détection précoce.
Pour avancer dans cette direction, des épidémiologistes, des généticiens, des cliniciens, des chirurgiens, des pathologistes, des biologistes moléculaires, des mathématiciens et des experts en intelligence artificielle et en apprentissage automatique issus de centres scientifiques et d’hôpitaux, dont 15 en Espagne, ont uni leurs forces.
Dirigés par Núria Malats, du Centre national espagnol de recherche sur le cancer (CNIO), ils ont passé des années à étudier cette tumeur, la troisième plus meurtrière en Espagne, et sont parvenus à générer une multitude de données.
Ainsi, en plus des facteurs de risque connus tels que l’obésité, le tabagisme, la consommation d’alcool, le diabète et la pancréatite chronique, ils ajoutent à la carte de ce cancer des biomarqueurs génétiques – variants rares et plus courants – des biomarqueurs immunitaires et microbiologiques.
En outre, l’équipe de Malats a publié dans la revue Gut que le diabète de type 3c, qui représente 5 à 10 % de tous les cas de diabète dans les pays occidentaux, est une manifestation précoce du cancer du pancréas, dont on célèbre aujourd’hui la Journée mondiale contre le cancer.
Tout cela est établi grâce à des stratégies innovantes d’analyse statistique et bioinformatique utilisant des données et des échantillons biologiques provenant de 2 500 patients atteints de cancer du pancréas et de 1 500 témoins dans le cadre du projet européen PanGenEU. L’objectif est maintenant d’aller plus loin et de traduire ces connaissances en algorithmes qui aident au diagnostic précoce.
Le défi consiste à combiner les facteurs cliniques, génomiques et micro-environnementaux – le génome des micro-organismes présents dans le corps humain – car il n’existe pas de cause unique suffisamment puissante pour identifier les individus hautement susceptibles de développer cette tumeur – comme c’est le cas pour le tabagisme et le cancer du poumon.
« Mon rêve est que cet outil d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique sur lequel nous travaillons puisse être accessible depuis l’appareil mobile de n’importe qui, dans le but de faire une première évaluation », a déclaré à Efe Malats, chef du groupe d’épidémiologie génétique et moléculaire du CNIO.
L’idée, ajoute-t-il, est qu’avec les données d’une personne diabétique, obèse et fumeuse, par exemple, un premier algorithme permettra d’estimer le risque de base ; s’il est élevé, la personne se rendra chez son médecin de famille, qui évaluera si l’analyse des biomarqueurs génétiques est nécessaire – près de 100 variantes génétiques liées au risque de souffrir de ce type de tumeur ont été identifiées.
Mais il y aura aussi un deuxième algorithme, qui intégrera les facteurs de risque et les biomarqueurs génétiques et immunitaires conçus pour la pratique clinique : « L’introduction de ces algorithmes dans les soins primaires serait très utile pour accélérer le diagnostic », résume le scientifique.
Les algorithmes sont avancés, surtout le premier ; pour développer le second, explique Malats, il faut intégrer les biomarqueurs : « Comme nous savons déjà très bien de quoi il s’agit, j’estime que d’ici quatre ans environ, nous pourrions avoir les deux algorithmes prêts à être validés ».
Et la phase de validation pourrait prendre encore quatre ans. Pour cela, dit Malats, il faut des études qui incluent de grandes cohortes de personnes présentant un certain facteur de risque, mais aussi des cohortes plus petites.
« Ce que nous devons faire, c’est augmenter la proportion de patients qui pourraient bénéficier d’un traitement de nouvelle génération, et pour cela, nous devons les diagnostiquer à un stade beaucoup plus précoce, c’est-à-dire lorsqu’ils ne présentent pas encore de symptômes.
Par conséquent, « ce à quoi nous devons parvenir, c’est à définir cette population à haut risque afin de l’intégrer dans les programmes de dépistage », résume Mme Malats, qui rappelle que rien ne serait possible sans l’altruisme des patients et sans toutes ces informations de base, correctement compilées et organisées au quotidien par le personnel des hôpitaux et des autres centres.
Le projet a reçu des financements nationaux (Instituto de Salud Carlos III et Pancreatic Cancer Association), européens et américains (Fondation SU2C/Lustgarten, par le biais du programme Pancreatic Cancer Collective).
